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    “平安城市”是一个特大型、综合性非常强的管理系统，不仅需要满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，而且还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，同时还要考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。从而运用科学、先进的技防手段，构建一个强大的安防系统来保证整个城市更加安全，建设平安城市和谐社会。

    我国平安城市建设从“科技强警”战略和“3111”试点工程两大项目开始，历经十年的平安城市建设，全国基本实现了视频监控联网覆盖，然而随着监控数量的暴增，各种以前预想不到的问题也随之而来，平安城市建设已不再是单纯的视频监控点位建设，开始由数量向质量、向更全面、更贴近实际应用转变。

    近几年，新常态下以平安城市建设为核心的城市感知系统是社会治安防控体系建设的重要组成部分，公安机关针对重点区域、重要出入口，通过交通、治安卡口等前端感知单元，开展对“人、车、物”感知防控的集成应用，这对智能算法提出了更高的要求；“十三五”期间，公安机关将进一步开展公共安全视频图像报警系统建设，监控数据的也会随之增长，必须充分运用大数据与云计算技术，将海量视频信息的分布式存储和计算、视频结构化、视音频资源快速检索、大数据比对碰撞等现代信息技术广泛应用于实战。

    大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。在安防领域，随着平安城市、智能交通、智慧城市等工程的推进，安防监控系统已深入到各个领域和地区。安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求也越来越高，数据呈现出爆炸似的增长。安防领域由过去单一的系统布防逐渐转变为大数据应用分析的综合智能系统，安防大数据时代迅速到来。

    一、平安城市产生海量视频和图像数据

    视频监控业务是典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。尤其是高清、超高清监控时代的到来，将产生海量视频数据。这些海量数据，多数是冗余无用的，如何剔除这些无用数据，一直是人们研究的重点。

    在大数据技术支撑下，网络视频监控数据存储模型可转向分布式的数据存储体系，提供高效、安全、廉价的存储方式。通过大数据技术，可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，快速反馈内涵知识辅助决策判断，从而将视频监控用善、用好。

    大数据带来的解决海量数据难题的新技术和方法，对我国的平安城市建设再攀新高度至关重要。大数据在平安城市领域应用的关键，在于“IT”与“经营”的结合，即高效运用大数据技术，开发应用并落地转化为商业模式，提升平安城市的建设、运维、管理能力。越来越多IT新兴技术的融入，将打开大数据技术在视频监控领域的广阔发展路径，不少企业也想夺得这把金钥匙，开启大数据下新型业务战略布局之门。

    对于安防行业来说，目前大量安防视频数据仍然是独立、零散的，且大量视频数据主要用于治安刑侦领域，以人工搜索为主，政府之间跨警种、跨部门、跨区域的联网共享应用仍然较少，能够为老百姓、为社会所用的应用更少有启动，所以安防企业需要做的，是积极加强内功修炼，提高研发能力，加强技术储备，向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理，应对更大数据量带来的冲击。

    二、大数据应用于平安城市

    （一）充分挖掘视频智能分析在平安城市中的应用价值

    目前，大部分一二线城市已完成平安城市基础设施建设，接下来将进入到大联网整合阶段，然后在联网整合的基础上，实现视频资源的统一管理、智能分析和应用，实现基于视频大数据的智能分析和预测能力，进而实现真正意义上的“智慧安防”。

    在智慧安防阶段，一方面需要高性能，高准确度的智能视频分析算法，另一面还需要能够支撑这些分析算法大规模应用的系统架构，比如云计算、大数据等。

    目前，国外市场已大量应用智能视频监控系统，在国内市场也有较多的应用，如智能交通领域的车牌识别技术、交通违章事件检测(闯红灯)、平安城市智能运维系统的视频图像质量诊断、刑侦方面的视频快速检索和视频浓缩技术等，在当前平安城市建设中得到快速发展。但是，单纯的智能分析无法直接带来价值，其必须和整合业务系统紧密配合形成一个完整的业务流程。

    （二）充分发挥大数据在平安城市中的作用

    IDC研究报告显示：2012年全球数据总量为2.84ZB；到2020年，这个数字将上升到40ZB。全球数据总量中约有一半是监控视频数据，其中2015年约占63%左右，2020年则有可能约占44%。也正是因为洞察到随着前端布点的数量增加，视频数据量将不断增大和变得复杂，对大数据技术的需求日益迫切。现在有很多安防厂商推出了面向大数据的平安城市解决方案。

    在平安城市的建设中，“事后查看”到“事前预警”已成为公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使“事前预警”成为现实。

    1.基于多特征目标识别技术的图像分析技术应用

    高清视频监控和高清卡口系统的建设具有明确的目标性，位置上做到点、面结合，以重点地域为核心、广泛覆盖为目标，对社会面安全的整体状况能够进行直观感知、对重点场所实时掌控。在业务上，公安视频监控网络系统表现出了强烈的专业诉求性，在治安和刑侦工作中，重点关注车牌号码、车辆外部特征、车辆运行轨迹、人物身高、人物外貌、人物着装、行为等与破案线索有关的特征。

    采用行为分析触发抓拍，以获得现场高清图片，并进行车辆类型、号牌、标志、颜色、外部特征、事件、人员、衣着特征、违法行为等识别后，建立分类数据库。同时，可提供事后、事前、轨迹列表、关键词、模糊交叉等检索手段，持续不断的开发特征数据库，服务于实战平台;同时，提高监控图像的实际利用率，有效增加信息的检索。

    2.基于大数据的卡口联网技术

    根据公安业务需求，建设一个分布式的数据挖掘框架的数据中心，完成海量卡口数据的统计挖掘、跨多级平台关联比对。

    基于大数据的卡口联网技术，可将各级治安卡口系统的图片和数据通过统一接口写入大数据中心。大数据平台的并发实时读写和数据存储能力，可解决由前端系统海量的数据处理和在线存储能力;同时，系统建立的一个跨区域的虚拟大表，有利于业务的跨级查询统计。每一个使用者可以透明地调用这个虚拟大表，系统会自动按照区域将相关记录存放在对应数据中心。

    大数据平台支持实时读写的分布式数据库中，基于分布式数据库中的秒级统计查询，极大提高了治安车辆管理业务中的黑名单布控、跟车关联性、套牌车的统计分析能力。

    动态的存储数据结构改变能力，可满足上层平台的新应用和数据需求，在不停机的情况下进行动态扩充，完成系统数据表的格式变化。

    3.基于大数据的人脸识别技术

    人脸大数据比对应用系统基于先进人脸识别算法，构建于分布式系统架构之上，利用大数据架构的强大运算能力为人脸识别算法服务。

    人脸大数据系统结构采用分布式系统架构和海量数据的实时处理存储技术，能解决关系型数据库和网络带宽无法有效解决的问题;满足公安业务的海量数据处理，实现非结构化和半结构化数据的管理和挖掘分析。

    在不停机继续提供服务的情况下，系统具有动态扩充能力，在网络低通信量的计算体系里，解决因公安业务海量数据造成的网络I/O瓶颈，使数据资源和计算资源尽可能在一个物理机上完成I/O吞吐和计算，为网络节省了不必要的带宽资源，为各项业务应用提供高性能和高并发的实时数据读写。

    基础软件系统可建立一个跨区域的虚拟大表来存放各类数据，以利于建立业务跨数据中心，可解决关系型数据库下的低效率查询和统计问题。

    系统通过获取人脸卡口系统、二代证的人脸信息，用于公安系统刑侦破案的罪犯身份识别;可应用于交通驾驶执照及护照等的与实际持证人的核对，银行及海关的监控、自动门卫系统等;为户籍管理、治安管理、刑侦破案、维护稳定等提供高科技手段，为社会的和谐安定提供有利的支持。

    平安城市解决方案立足公安“治安防控、刑事侦查”的业务需求，完成各个支撑系统和应用的建设，实现“事前防控、事中调度、事后研判”的建设目标。